Python中的Scikit-learn的监督学习算法介绍
随着人工智能技术的不断发展，监督学习算法在各个领域应用广泛。Python是一种流行的编程语言，广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，它提供了各种常用的监督学习算法，包括回归、分类和聚类。本文将介绍Scikit-learn中的监督学习算法。
一、回归算法
回归是一种用于预测连续型输出的机器学习任务。Scikit-learn提供了多种回归算法，包括线性回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归等。
1.线性回归
线性回归是一种基本的回归算法，它通过线性函数来描述输入特征和输出之间的关系。在Scikit-learn中，我们可以使用LinearRegression模型来进行线性回归任务。
下面是一个简单的例子：
正则化的回归分析
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
#加载波士顿房价数据
boston = load_boston()
#取特征和目标变量
X = boston.data
y = boston.target
#创建LinearRegression模型
model = LinearRegression()
#训练模型
model.fit(X, y)
#预测
y_pred = model.predict(X)
```
2.岭回归
当存在多个相关的输入特征时，线性回归模型容易过拟合。因此，我们需要对模型进行正则化，以防止过拟合。岭回归是一种常见的正则化方法。在Scikit-learn中，我们可以使用Ridge模型来进行岭回归任务。
下面是一个简单的例子：
```
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.datasets import load_boston

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